Corso di Digital Marketing Analytics

Lezione 1 • Etica e Privacy nella Raccolta Dati

Introduce i framework di consenso, la minimizzazione dei dati e i principi di privacy degli utenti. Stabilisce pratiche responsabili sui dati come aspettativa di base.

Lezione 2 • Cosa Significa Digital Marketing Analytics

Definisce l'analisi in un contesto di marketing e la distingue dal reporting. Stabilisce il vocabolario utilizzato durante tutto il corso.

Lezione 3 • Tipi di Dati e Metodi di Raccolta

Copre i dati di prima, seconda e terza parte e le tecniche di raccolta primaria. Fornisce agli studenti le basi sul sourcing dei dati prima dei capitoli specifici sugli strumenti.

Lezione 4 • L'Ecosistema del Digital Marketing

Mappa i canali owned, earned e paid e i loro output di dati. Fornisce il contesto su dove l'analisi viene applicata nei capitoli successivi.

Lezione 1 • Filtri, Viste e Integrità dei Dati

Dimostra come escludere traffico interno, bot e spam per mantenere dati puliti. Dati puliti sono un prerequisito per un'analisi affidabile in tutti i capitoli successivi.

Lezione 2 • Configurare Obiettivi e Conversioni

Illustra obiettivi di destinazione, durata, pagine per sessione ed evento. Collega le azioni tracciate ai KPI definiti nel Capitolo 1.

Lezione 3 • Dimensioni e Metriche Personalizzate

Estende la raccolta dati predefinita con attributi personalizzati a livello di utente e sessione. Abilita la segmentazione e l'analisi del pubblico trattate nel Capitolo 3.

Lezione 4 • Implementare il Codice di Tracciamento

Copre il posizionamento manuale dei tag e l'implementazione tramite tag manager per una raccolta dati accurata. Abilita direttamente il lavoro di reporting nelle sezioni successive.

Lezione 1 • Costruire e Applicare Segmenti

Copre i meccanismi per creare, salvare e confrontare segmenti in una piattaforma di analytics. Le abilità pratiche di costruzione dei segmenti vengono applicate in ogni capitolo di analisi successivo.

Lezione 2 • Tecniche di Segmentazione Comportamentale

Raggruppa gli utenti per azioni sul sito, frequenza e recency per rivelare modelli di engagement. I segmenti creati qui alimentano direttamente il targeting delle campagne e la personalizzazione.

Lezione 3 • Comprendere i Report sul Pubblico

Interpreta i report demografici, geografici e tecnologici per profilare i visitatori del sito. Si basa sull'impostazione del tracciamento del Capitolo 2 per estrarre insight attuabili sul pubblico.

Lezione 1 • Analisi del Funnel Multi-Canale

Rivela come i canali interagiscono lungo il percorso di conversione utilizzando i dati sulle conversioni assistite. Prepara gli studenti all'approfondimento sui modelli di attribuzione nel Capitolo 5.

Lezione 2 • Classificazione delle Sorgenti di Traffico

Spiega come le piattaforme di analytics classificano il traffico organico, diretto, referral e a pagamento. Una classificazione accurata delle sorgenti è il fondamento di ogni misurazione delle campagne.

Lezione 3 • Tracciamento delle Campagne Email e Social

Applica la strategia UTM alle newsletter email e ai post sui social media per un'attribuzione accurata. Colma il divario tra l'engagement off-site e i dati di conversione on-site.

Lezione 4 • Strategia dei Parametri UTM

Insegna convenzioni di taggatura UTM coerenti per le campagne su tutti i canali. Una taggatura corretta garantisce dati di origine puliti per l'analisi di attribuzione nelle sezioni successive.

Lezione 1 • Fondamenti dei Modelli di Attribuzione

Definisce i modelli last-click, first-click, lineare, time-decay e basato sulla posizione. Comprendere i meccanismi dei modelli è necessario prima di confrontarli o selezionarli.

Lezione 2 • Calcolare ROI e ROAS di Marketing

Applica i dati su ricavi e costi per calcolare ROI, ROAS e costo per acquisizione per canale. Quantifica l'efficienza del marketing per il lavoro di ottimizzazione del budget successivo.

Lezione 3 • Reportistica sull'Attribuzione per gli Stakeholder

Struttura i risultati dell'attribuzione in report pronti per la direzione con chiare implicazioni di budget. Collega gli output analitici alle decisioni strategiche trattate nel Capitolo 8.

Lezione 4 • Confrontare i Modelli per le Decisioni sui Canali

Utilizza lo strumento di confronto dei modelli per rivelare come cambia l'allocazione del budget con ciascun modello. Informa direttamente i calcoli del ROI e le raccomandazioni di budget in questo capitolo.

Lezione 1 • Formulazione di Ipotesi e Progettazione del Test

Insegna un quadro strutturato di ipotesi e i requisiti statistici per test validi. Una progettazione rigorosa previene esperimenti sprecati e risultati fuorvianti.

Lezione 2 • Eseguire Test A/B e Multivariati

Copre l'impostazione dell'esperimento, la suddivisione del traffico e l'assicurazione della qualità per test A/B e MVT. L'esecuzione pratica dei test costruisce le competenze necessarie per interpretare accuratamente i risultati.

Lezione 3 • Interpretare e Agire sui Risultati del Test

Spiega la significatività statistica, gli intervalli di confidenza e la significatività pratica per gli esiti del test. Assicura che gli studenti prendano decisioni corrette dai dati del test anziché interpretare erroneamente i risultati.

Lezione 4 • Diagnosticare gli Abbandoni nel Funnel di Conversione

Utilizza i report del funnel, le pagine di uscita e il flusso comportamentale per individuare dove gli utenti abbandonano. La diagnosi precede la formulazione di ipotesi e la progettazione di esperimenti.

Lezione 1 • Storytelling con i Dati di Marketing

Struttura narrazioni di dati con un chiaro flusso di insight, prove e raccomandazioni. Le abilità di storytelling amplificano il reporting sull'attribuzione e sulla CRO dai capitoli precedenti.

Lezione 2 • Progettare Dashboard per Pubblici Diversi

Adatta il layout della dashboard e la selezione delle metriche a pubblici executive, manager e analyst. Una progettazione specifica per il pubblico assicura che le dashboard guidino all'azione anziché creare confusione.

Lezione 3 • Mantenere e Iterare le Dashboard

Copre gli audit della dashboard, la deprecazione delle metriche e il controllo di versione per un'usabilità a lungo termine. Assicura che le dashboard rimangano accurate e pertinenti con l'evolversi degli obiettivi aziendali.

Lezione 4 • Principi di Visualizzazione Efficace dei Dati

Copre gli attributi pre-attentivi, la selezione del grafico e la riduzione del carico cognitivo per i dati di marketing. Questi principi governano ogni decisione di visualizzazione nel capitolo.

Lezione 1 • Analisi delle Tendenze e Metodi di Previsione

Applica medie mobili, scomposizione della stagionalità e regressione per prevedere i KPI di marketing. Le competenze di previsione consentono una pianificazione proattiva del budget e la definizione degli obiettivi.

Lezione 2 • Modellazione Predittiva del Pubblico

Introduce il punteggio di propensione e la previsione del churn per identificare segmenti di pubblico ad alto valore. I modelli predittivi estendono le competenze di segmentazione costruite nel Capitolo 3.

Lezione 3 • Costruire un Piano di Misurazione del Marketing

Crea un documento strutturato che collega gli obiettivi aziendali a metriche, sorgenti dati e responsabili. Un piano di misurazione è la base strategica per ogni attività di analytics.

Lezione 4 • Guidare un Team di Marketing Basato sull'Analytics

Copre la governance dell'analytics, i programmi di alfabetizzazione sui dati e l'allineamento interfunzionale su larga scala. Fornisce agli studenti gli strumenti per integrare la cultura dell'analytics in un'intera organizzazione di marketing.